LA CIENCIA DA UN PASO HACIA LA COMUNICACIÓN TELEPÁTICA CON LOS ROBOTS

Investigadores estadounidenses han dado un paso hacia la comunicación telepática entre humanos y robots, desarrollando un dispositivo para leer la mente que permite a los humanos corregir al instante a una máquina recurriendo únicamente a ondas cerebrales.

El prototipo de interfaz cerebro-ordenador desarrollado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) permite a un observador humano transmitir un mensaje inmediato de error a un robot, diciéndole que solucione un fallo cuando se equivoca. La tecnología que facilita a los humanos interactuar con robots de forma intuitiva a través de sus pensamientos podría tener un amplio abanico de aplicaciones industriales y médicas, desde extremidades robóticas hasta vehículos autónomos.

"Imaginen poder decirle instantáneamente a un robot que realice una acción determinada, sin necesidad de escribir un comando, pulsar un botón o decir una palabra", sugirió Daniela Rus, directora del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT. "Un enfoque racionalizado como ése mejoraría nuestras capacidad para supervisar a los robots de las fábricas, los coches sin conductor y otras tecnologías que ni siquiera hemos inventado aún".

El prototipo del MIT utiliza un casco de electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad del cerebro humano. Aunque fue diseñado para gestionar actividades simples de elección binaria -en este caso, ordenar objetos en dos categorías- la Profa. Rus espera que permita a las personas interactuar con robots más complejos una vez realizadas más investigaciones.

Las interfaces cerebro-ordenador son uno de los campos de investigación más activos de la ciencia. Otros laboratorios las están desarrollando para permitir a las personas con discapacidad operar extremidades robóticas o para otorgar capacidades de comunicación a pacientes que sufren parálisis de grado extremo que les impiden incluso parpadear.

El problema es que estos sistemas generalmente requieren un implante electrónico o, cuando se utiliza un EEG, un grado de preparación considerable para conseguir que el ordenador reconozca las ondas cerebrales del usuario.

El equipo del MIT, en colaboración con neurocientíficos de la Universidad de Boston, centró su trabajo en las señales cerebrales denominadas potenciales de error, o "ErrP", que el cerebro genera cuando detecta un error. Fueron capaces de detectar un patrón neuronal característico de las ondas cerebrales del observador, captado en una centésima de segundo por el algoritmo de aprendizaje automático del equipo.

"Mientras se observa al robot, lo único que hay que hacer es estar de acuerdo o en desacuerdo mentalmente con lo que está haciendo", explica la Profa. Rus. "No hay que entrenarse para pensar de una manera determinada. La máquina se adapta a ti, no al contrario".

El robot, llamado Baxter, reconoció señales de error de 12 voluntarios que no tenían formación o experiencia previa con EEG. Cuando el observador humano veía que Baxter intentaba colocar un objeto en la caja equivocada, el cerebro enviaba una señal a tiempo para que el robot corrigiera su maniobra. Como las señales ErrP pueden ser bastante débiles, el sistema también puede captar un mensaje cerebral más fuerte de "error secundario" si el robot no ha corregido su fallo.

"Los robots actuales no son grandes comunicadores... Pensemos en las posibilidades que se abrirían si pudieran leer nuestros pensamientos", apuntó la Profa. Rus, que considera el avance como una nueva era de lo que llama "robótica omnipresente". La tecnología podría permitir que los pasajeros en los coches autónomos se conviertan a todos los efectos en "copilotos".

Wolfram Burgard, profesor de informática en la Universidad de Freiburg, y que no participó en el proyecto, explicó: "Este trabajo nos acerca al desarrollo de herramientas eficaces para robots y prótesis controlados mediante el cerebro. Teniendo en cuenta lo difícil que puede resultar traducir el lenguaje humano a una señal para los robots, la labor en esta área podría tener una profunda repercusión para el futuro de la colaboración entre humanos y máquinas".

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